交通事件判别是高速公路事件管理系统的重要组成部分,提高事件判别算法性能可以显著改善事件管理系统的运行效果.文中阐述了国内外交通事件自动判别方法的研究现状,分析了以往基于固定式检测器的事件判别算法之不足,如检测速度较慢、低...交通事件判别是高速公路事件管理系统的重要组成部分,提高事件判别算法性能可以显著改善事件管理系统的运行效果.文中阐述了国内外交通事件自动判别方法的研究现状,分析了以往基于固定式检测器的事件判别算法之不足,如检测速度较慢、低流量情况下检测效果较差、可移植性不强等.根据交通事件会显著影响车辆运行速度这一特点,提出了一种基于浮动车数据的交通事件自动判别算法.仿真结果表明,算法具有较高的事件判别率(92.5%)、较低的误判率(1.2%)和较短的事件判别时间(1.6 m in).展开更多
论文通过真实道路试验获得乘用车驾驶员特性试验数据,得到不同类型驾驶员跟车行为特性参数,提出了适应驾驶员特性的基于避撞时间TTC(Time to Collision)的报警算法,确定了报警-避撞启动逻辑,并且根据驾驶员异常行为的试验数据统计得到报...论文通过真实道路试验获得乘用车驾驶员特性试验数据,得到不同类型驾驶员跟车行为特性参数,提出了适应驾驶员特性的基于避撞时间TTC(Time to Collision)的报警算法,确定了报警-避撞启动逻辑,并且根据驾驶员异常行为的试验数据统计得到报警-避撞阈值。试验结果表明,所提出的追尾报警-避撞算法能够体现不同类型的驾驶员特性,有效提高汽车追尾报警-避撞系统的可接受性。展开更多
文摘交通事件判别是高速公路事件管理系统的重要组成部分,提高事件判别算法性能可以显著改善事件管理系统的运行效果.文中阐述了国内外交通事件自动判别方法的研究现状,分析了以往基于固定式检测器的事件判别算法之不足,如检测速度较慢、低流量情况下检测效果较差、可移植性不强等.根据交通事件会显著影响车辆运行速度这一特点,提出了一种基于浮动车数据的交通事件自动判别算法.仿真结果表明,算法具有较高的事件判别率(92.5%)、较低的误判率(1.2%)和较短的事件判别时间(1.6 m in).
文摘论文通过真实道路试验获得乘用车驾驶员特性试验数据,得到不同类型驾驶员跟车行为特性参数,提出了适应驾驶员特性的基于避撞时间TTC(Time to Collision)的报警算法,确定了报警-避撞启动逻辑,并且根据驾驶员异常行为的试验数据统计得到报警-避撞阈值。试验结果表明,所提出的追尾报警-避撞算法能够体现不同类型的驾驶员特性,有效提高汽车追尾报警-避撞系统的可接受性。
